2026年8月，光模块行业发生了一桩耐人寻味的交易：全球光模块龙头中际旭创(300308)宣布拟以17.47亿元受让中石科技(300684)10.47%的股份。中石科技的主营业务是高性能导热材料和EMI屏蔽材料，简单说就是一家“散热公司”。一家正处于AI光模块景气度最强势位置的企业，在自己主业高歌猛进的时候突然拿出近18亿元去入股一家散热材料商——这件事本身就值得琢磨。答案或许指向了AI硬件下一阶段最重要的变化：芯片跑得越快，光模块传得越快，最终整个系统越容易卡在“热、电和互联”上。
从“配角”到“主角”：散热为何突然站上C位
光模块的升级，过去给人的直观印象就是数字翻倍：800G变成1.6T，传输速度翻了一番。但工程世界远没有这么简单。数据传得更快，意味着需要更高速的光电转换、更复杂的数字信号处理芯片、更高集成度的器件——而功率密度提高以后，产生的热量也会急剧增加。
一组数据可以直观说明问题。据华泰证券研报，800G光模块功耗约为25至30瓦，而1.6T DR8 DSP版本光模块功耗已突破45瓦。热流密度超过100瓦/平方厘米，远超传统风冷50瓦/平方厘米的散热极限。如果把时间拉长看，据行业统计(Cisco口径)，2010年至2022年间光模块功耗增长约26倍，甚至超过了交换机整机功耗约22倍的增幅。
热量的堆积带来的后果是实实在在的。有研究指出，激光器失效是光模块宕机的主要问题来源，占比约90%；在75℃条件下连续工作的激光器，5年失效率较25℃时飙升约40倍。热量排不出去，不仅影响传输稳定性，还会直接缩短设备寿命。散热，就这样从过去的辅助环节，一步步变成了决定光模块性能与可靠性的核心瓶颈。
传统风冷为何撑不住了
光模块散热过去靠什么？主要是风冷——散热片加风扇，靠空气流动带走热量。这套方案在低速率时代够用，但当单模块功耗突破45瓦、机柜功率从过去约33千瓦推升至数百千瓦甚至可能超过500千瓦时，风冷就捉襟见肘了。
一个关键物理限制是：风冷的散热极限大约在50瓦/平方厘米。而1.6T光模块的热流密度已经超过100瓦/平方厘米——超出整整一倍。Open Compute Project今年已经明确指出，随着XPU功耗和机柜功率密度持续提高，过去靠风扇吹风解决散热的逻辑越来越困难。传统风冷方案已经触及物理极限。
液冷上场：从“可选”到“必选”
既然风冷不够用，那什么方案能顶上？液冷。
液冷的技术路线有好几种。一种是在传统光模块Cage(通信连接器壳体)上集成冷板，散热效率可提升30%以上。另一种更为激进——在光模块腔体内部预埋微流道，搭配插拔式快速流体接头，冷却液直接连接模块发热芯片，单模块散热上限可突破80瓦。还有一种是全浸没式液冷，将整个模块浸泡在冷却液中。
在OCP 2025全球峰会上，Ciena公司提出了一个颇具启发性的方案——直插式液冷。核心思路是将冷板直接集成到光模块本体，取消外部散热片，消除干接触界面的热阻损失。模块插入主机时电气连接与液冷连接同步完成，实现“即插即冷”。据Arista推出的XPO原生液冷方案数据，采用原生液冷集成方案后，组件温度可比风冷同类产品低20°C至25°C。
液冷的渗透率正在快速攀升。据华泰证券及零氪1+1预测，2026年全球光模块液冷市场规模约10亿美元，2030年将突破63亿美元。据零氪1+1测算(中信证券研报转引)，液冷渗透率将从800G阶段的约5%提升至1.6T阶段的约40%。
更远的未来：CPO时代的散热挑战
如果说液冷解决的是当下可插拔光模块的散热问题，那么共封装光学技术带来的则是更复杂的挑战。CPO将光引擎与交换芯片进行更紧密的集成甚至直接封装在一起。好处是带宽密度大幅提升、电连接距离缩短、功耗降低——博通宣称其CPO方案每800G端口功耗约5.5瓦，而同等可插拔模块约15瓦，功耗仅为后者的三分之一左右。
但问题也随之而来。高集成度导致功率密度激增，ASIC产生的极端热量会使光子器件因温度敏感特性而出现性能下降。光功率衰减、微环谐振峰偏移等问题会造成严重的热耦合及信号串扰。中科院微电子研究所团队已经指出，热管理已成为制约高容量CPO可靠性的关键挑战之一。
这意味着，未来光互联产品的竞争不仅是速率和光学性能的竞争，也将逐步延伸至光、电、热一体化设计能力。
结语
回到开头那笔17.47亿元的交易。中际旭创买的不是一家普通材料公司的股份，而是在提前锁定下一代高速光模块的重要配套能力。据行业分析，1.6T光模块内部VC模组成本可达70至80元——散热正在从“配套件”变成“核心件”。
全球光模块市场正在经历一轮前所未有的扩张。据LightCounting预测，2025年全球光模块市场规模已达268亿美元，同比大涨74%；预计2029年将突破510亿美元。在这个千亿级市场中，谁能解决好“热”的问题，谁就可能占据下一阶段竞争的主动权。
数据传输的速度在狂飙，而散热——这个曾经被忽视的幕后环节——正在走上前台，成为决定AI算力能跑多快、跑多远的关键变量。
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